經濟部技術司長期扶植法人技術落地，資策會數位轉型研究院（數轉院）與又得馬科技於「2026 ITRI ICT TechDay」盛會上，聯合展示「生成式AI針織機健康分析與管理」最新解決方案。該技術融合人工智慧（AI）預知維護與純地端運算的生成式AI（Generative AI），旨在協助傳統紡織廠降低對老師傅經驗的依賴，減緩技術人力缺口的衝擊。
地端對話介面 現場人員用對話就能查機台狀態
過往傳統工廠導入智慧化系統時，繁複的操作介面常使現場員工望而卻步。這套生成式AI針織機系統主打低門檻的使用體驗，現場維修與操作人員無須學習複雜的軟體操作，只要透過日常對話方式向系統提問，就能迅速取得當前的設備健康度與廠務資訊。
在實際測試階段，研發團隊針對廠務常見問題進行實驗，系統於 58 題中文與 16 題英文的問答測試中均達成百分之百的答對率。此外，考量到製造業對資安的嚴格要求，該生成式AI模型完全佈署於工廠內部伺服器，生產資料無需傳送至外部雲端系統，確保商業機密不外洩。若企業擁有跨區域的多元廠區，系統亦能支援多場域隔離管理，兼顧效率與資料隱私。
物聯網結合預知保養 減少異常停機與能耗浪費
除了自然語言對話，系統的核心價值在於改變機台保養的模式。透過物聯網（IoT）感測器持續蒐集針織機的運轉資料，結合 AI 演算法預測零件使用壽命，可在組件運作異常或損壞前發出警訊，讓管理者提前排定維修計畫。
這種轉變大幅改善了以往「壞了才修」帶來的無預警停機損失，同時避免過早更換尚可使用的組件，達到節省備品資源的目的。系統也能即時監測運轉異常所導致的高耗能狀況，即時進行校正，為工廠節省不必要的電力開支。該技術採用模組化架構設計，未來不僅能應用於針織機，亦具備擴充至定型機、染整機，甚至工具機刀具維護等其他製造領域的潛力。
這代表什麼
這項技術的發表，象徵著生成式AI從過往的文書處理、影像生成或客戶服務，正式延伸至傳統製造業的生產第線。對廣大的中小企業與製造業者而言，帶來了三項重大啟示：
- 降低 AI 數位轉型門檻：過往智慧製造軟體需要專業資料分析人才才能讀懂數據，透過生成式AI的語意理解能力，現場作業人員用自然語言就能溝通，使 AI 技術真正落實於第一線作業。
- 解決資安顧慮：傳統製造業常因擔心核心工藝資料洩漏而對雲端 AI 猶豫不決，純地端運算架構證實了企業能兼顧 AI 效益與資料安全性。
- 緩和傳產缺工與技術斷層：將老技術人員的經驗轉化為預測模型與知識庫，能降低傳產因人員離退造成的經驗流失，轉化為制度化的數位資產。
背景補充
傳統製造業的設備維修管理，歷史上經歷了三大階段的演進：最早是「事後維修」（Breakdown Maintenance），也就是機台故障停機後才著手修復，常導致生產線停擺；隨後演進為「定期預防保養」（Preventive Maintenance），根據固定時間更換耗材，但容易造成過度保養或材料浪費；如今結合物聯網與 AI 的「預知保養」（Predictive Maintenance），則是根據設備實際健康狀況進行精準維修。
台灣紡織業過去憑藉強大的研發與製造能力在國際佔有一席之地，然而近年面臨勞動人口老化、技術傳承不易及全球淨零碳排政策等多重挑戰。經濟部技術司透過專案支持資策會等法人機構，將前瞻技術導入真實產業場域驗證，目的正是協助傳產業者以低成本的方式完成數位與低碳雙軸轉型，為後續外銷海外市場奠定基礎。
常見問題
這套生成式AI針織機系統如何確保企業的數據安全？
該系統採用純地端架構部署，所有設備監控與生產資料皆於廠區內部處理，完全無須傳送至外部雲端，能有效防止核心商業機密外洩。
現場操作人員需要具備資訊專業背景才能使用這套系統嗎？
不需要。系統具備對話式介面，工作人員直接使用日常中文或英文向系統提問，即可迅速了解機台狀況與廠務資訊。
這項 AI 預知保養技術未來還能應用在哪些設備上？
該技術採用模組化軟硬體設計，未來可拓展至定型機、染整機等紡織設備，甚至能延伸至工具機刀具管理等機械製造領域。